一种基于Xgboost的Skype时间式隐信道检测方法

作者：常婷婷; 翟江涛; 戴跃伟

来源：计算机工程, 2021, 47(07): 88-94.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0057925

• 网络隐信道
• 时间式隐信道
• 五折交叉验证
• 神经网络
• Xgboost算法

时间式隐信道利用数据包的包间时延来传递秘密信息,受网络时间特性复杂性的影响,网络隐信道的检测率低且虚警率较高。提出一种利用Xgboost模型的Skype时间式隐信道检测方法。在传统提取Skype时间序列的Markov转移特性、信息熵、包间时延的均值与方差、DCT系数、ε-相似度等特征的基础上,增加峰态、偏态和标准偏差的差值3种特征,以准确了解包间时延分布并进行筛选排查,同时采用五折交叉验证法结合无重复抽样技术,使每次迭代时每个样本点只有一次被划入训练集或测试集,最终通过Xgboost算法进行判决和检测。实验结果表明,与BP神经网络方法相比,该方法检测率更高且虚警率更低。

• 单位
  南京信息工程大学; 江苏科技大学